社会网络分析在税收研究中的应用:一个文献综述.pdf
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1、 40(双月刊)2023年第3期(总第139期)社会网络分析在税收研究中的应用:一个文献综述*赵 姗 何 杨内容提要:近年来,社会网络分析逐渐进入国内外税收学者的视野。社会网络分析从“关系”视角出发,重点关注关系结构及其属性,为税收领域的研究提供了新的分析视角和研究范式。文章梳理了社会网络分析在税收协定、国际税收治理体系、避税逃税与税收遵从以及智慧税务建设等问题研究中的运用进展,并探讨了其在税收领域的未来应用趋势。关键词:社会网络分析;国际税收协定;避税;税收遵从;智慧税务中图分类号:F810.423 文献标识码:A 文章编号:2095-1280(2023)03-0040-08 在过去十年间,
2、经济学经历着一场悄无声息的革命,社会网络处于经济学研究领域之外的看法得到根本性改变(Bramoull et al.,2016)。如今越来越多的经济学家意识到,诸多重要的经济学问题需要网络维度的研究,网络分析在国际贸易、金融等领域中的应用日益成熟,并逐渐拓展至税收领域。近十年,社会网络分析逐渐成为税收领域问题研究的一种创新方法,有效地将微观视角和宏观视角结合起来,为税收领域的研究注入了新鲜血液。一方面,社会网络分析为研究经典问题提供了新视角,从“关系”视角研究避税、逃税与税收遵从背后的网络机制,并深化了对国际税收治理体系的认识;另一方面,社会网络分析用于研究新的问题,探究如何利用好社会网络分析优
3、化智慧税务工具。然而,目前国内从社会网络视角研究税收问题的文献较少,国外的此类研究也正处于初期发展阶段。本文通过介绍国内外税收学者关于社会网络研究的最新进展,希望对国内该领域的学术研究有所助益。一、社会网络分析的特征、类型及主要方法起初,社会网络是社会学学者颇为关注的问题。在社会学领域,大多数统计方法将个体与社会环境分离,将个体作为独立的单位对属性数据进行分析。Barton(1968)提出,过去的社会学研究以抽样调查为主,使用随机抽样的个体,将个体从其所处的社会背景中剥离出来,并保证研究中的任何个体都不会与其他个体互动,这类研究是“社会学的绞肉机”。事实上,“我们都联系在一起,就像一张看不见的
4、网”(Mickenberg,1996)。社会行动者并非独立存在于社会环境中,而是与其他社会行动者存在各类关系,从而形成“社会网络”,即行动者和行动者之间的关系组成的集合(Jamali 和 Abolhassani,2006)。社会网络分析本质上是一种新的社会科学研究范式和方法论,其重点关注的并非行动者本身,而是行动者之间的关系结构及其属性,从“关系”视角出发研究社*基金项目:研究阐释党的十九届六中全会精神国家社科基金重点项目“参与全球公共品治理的改革和建设研究”(项目批准号:22AZD109)。作者简介:赵 姗,女,中央财经大学财政税务学院博士研究生;何 杨,女,中央财经大学财政税务学院副院长,
5、教授,博士生导师。41 Tax and Economic Research会现象及社会结构,揭示社会现象的关系本质(刘军,2004;斯科特,2016)。由于政治结构、经济结构、行为结构等皆属于社会结构,社会网络分析方法在多学科中得到广泛应用。其一大优势在于,可将微观层面的行为与宏观层面的环境相结合,不仅可以分析组织中行动者的作用及地位,还可以研究群体对个体的影响以及个体对群体的影响,有助于解释多层次的社会现象(杨松等,2019)。此外,由于关系数据往往不满足常规统计学意义上的“变量的独立性假设”,常规统计学中的各种多元统计方法大多不能用来分析关系数据,而社会网络分析能够深入行动者之间的社会结构
6、,适用于关系数据及网络变量的研究,填补了这一空白(刘军,2019)。Freeman(2004)认为,社会网络分析作为一种社会研究方法,具有四个特征:一是由对社会行动者之间的关系进行结构分析的需求驱动;二是基于系统的经验数据;三是大量使用图形图像;四是依赖于数学和/或计算机模型的使用。具体来说,常用的社会网络表示方法主要为图论法及矩阵法。前者以点和线来表示行动者及其间的关系,直观地表示网络的结构特征;后者将网络中的节点分别按行和列的形式排列形成网络矩阵,用以表达和分析不同类型的网络(林聚任,2009;斯科特,2016)。同时,由于网络分析可运用物理、计算机科学和应用数学的方法,随着计算机技术发展
7、和数据可获得性的增强,社会网络学者结合图论、概率统计、矩阵代数或计算机编程等方法研究社会网络的趋势愈发明显。在研究中,社会网络学者如果仅对个体社会网络的一些特征进行描述,那么可以利用一些常见的统计分析方法,在此基础上可结合社会网络分析方法对中心度指标、凝聚子群及核心 边缘结构等进行测度分析,围绕多方面网络特征展开研究;如要对一些网络特征进行统计推断,一般的统计推断方法就无法适用,需要利用专门的社会网络推断模型、程序和技术(刘军,2004)。例如,利用二次指派程序(QAP)、指数随机图模型(ERGM)等方法对网络特性的统计显著性进行测试,以测量关系并解释网络。社会网络的主要类型及分析方法如表 1
8、 所示。表 1 社会网络的类型及主要分析方法研究内容分类含义解读主要网络类型无向/有向网络无向网络:节点间的关系无方向的网络有向网络:节点间的关系有方向的网络无权/加权网络无权网络:只体现某一关系存在与否的网络加权网络:量化相关关系强度的网络1模/2 模网络 (单部图/二部图)1 模网络:由一个行动者集合内部各个行动者之间的关系构成的网络2 模网络:由一类行动者集合与另一类行动者集合之间关系构成的网络结构和位置属性中心度分析度数中心度:计算节点拥有的关系数量,通常用来描述社会行动者在网络中拥有的权力中间中心度:计算节点出现在任意两节点间最短路径上的次数,通常用来描述行动者控制其他行动者交换信息
9、和资源的潜在能力接近中心度:计算网络中某节点和所有其他节点最短路径长度总和的倒数,用于测量网络中的节点能多快到达其他节点特征向量中心度:若某节点与很多本身具有较高中心度的节点相连接,那么该节点就具有高的中心度,即一个节点的重要性取决于其邻居节点的重要性凝聚子群分析派系建立在互惠性基础上的凝聚子群:至少包含三个点的最大完备子图,节点之间都有直接联系,同时网络中无其他节点与派系中每个节点有直接联系N 派系建立在可达性基础上的凝聚子群:子图中任意两点在总图中的最短路径距离不超过 Nk 核建立在点度基础上的凝聚子群:子集中的每个行动者与该团体中其他至少 k 个行动者有直接联系 42 角色和位置结构对等
10、性针对网络位置和社会角色的一种研究方法块模型关于多重关系网络的一种模型或假设核心 边缘结构分析 从模型角度研究核心 边缘结构,对“位置”结构进行量化分析网络推断二次指派程序(QAP)测量两种关系数据之间的回归以及“属性数据”和“关系数据”之间的关系指数随机图模型(ERGM)解释社会网络关系如何以及为何产生二、社会网络分析在税收领域的应用就纯理论研究而言,社会网络分析在经济学领域的应用主要涉及三个基本问题:一是网络结构,研究社会网络的结构属性;二是网络效应,研究社会网络结构如何影响经济决策;三是网络形成,探讨经济激励影响社会网络结构形成的机理(徐振宇,2013)。就应用研究而言,随着经济全球化和
11、信息技术的发展,社会关系日益系统化、结构化、复杂化,需借助专业的分析方法和工具诠释网络结构,提炼出社会整体与成员个体的特征属性及其关联,以充分揭示网络结构的复杂关系、演变路径及发展趋势(成全等,2013)。税收研究是应用经济学研究的一部分,但相较于国际贸易、金融等领域,社会网络分析在税收中的应用处于初步阶段。事实上,社会网络普遍存在于税收领域,比如,国家间的税收协定关系网络、避税问题中的连锁董事网络、公司间的关系网络、纳税人社会关系网络,等等。因此,借助信息化、专业化工具诠释税收领域的网络结构、网络效应及网络形成,成为需要重点研究的问题。(一)国际税收协定网络结构当前,学者们对国际税收协定网络
12、体系的研究,可总结为针对加权协定网络和无权协定网络两方面的研究,分别聚焦税收协定滥用问题的探讨及国际税收治理体系的刻画。1.研究税收协定滥用的加权税收协定网络国际税收制度是由大量双边税收协定组成的复杂制度,其中双边税收协定的主要作用之一是协调各国间的政策以避免双重征税,进而增加外国直接投资(FDI)。当前多数国家对支付给外国子公司的股息和利息征收预提税,但许多税收协定设置了条款减免这些预提税,为协定国的外国投资者提供了优惠。然而,各国在双边基础上进行的国际协调,无意中为跨国公司滥用协定创造了条件。如图 1 所示,跨国公司可通过第三国进行投资,即通过第三国以更优惠的税收协定转移 FDI,而不是直
13、接投资于东道国,以利用母国和东道国之间的协议中没有的优惠条款,通过间接投资途径减少预提税,获得协定滥用带来的额外收益。此类跨境避税行为造成了许多国家的税收损失(Davies,2004)。图 1 税收协定滥用路径图中所示税率皆为股息预提税税率。本图展示了跨国企业利用管道国家与其他国家间税收协定中优惠的股息预提税税率进行的协定滥用活动。两条路径中,间接投资路径即为税收最小化路径。赵 姗 何 杨 社会网络分析在税收研究中的应用:一个文献综述 43 Tax and Economic Research有学者认为,协定滥用限制政府征税能力的程度取决于税收协定网络的结构。税收协定不能被视为一个双边问题,而必
14、须被视为一个网络(Arel-Bundock,2017;Petkova et al.,2020)。因此,有人从网络视角研究税收协定对 FDI 的效应,将税收距离定义为公司收入从一个国家汇回另一国家的税收负担,考虑滥用协定的可能性,计算了跨国企业在汇回利润时的“最短”(即税收最小化)路径,发现网络结果有助于解释 FDI 格局(Nakamoto et al.,2020;Hong,2022)。其中在方法的运用上,学者们往往将网络思维与算法等工具相结合,重点关注协定滥用的路径及其中的核心导管国家,以评估协定滥用程度(Hong,2018;vant Riet 和 Lejour,2018)。由于跨国投资者经常
15、利用间接投资路径中的优惠预提税率来减少股息税,而税收协定通常会确定各国汇回股息的预提税率,Hong(2018)构造了一个税率矩阵来表示国家间的税收协定网络并开发了一种算法,以股息预提税率作为网络关系权重研究税收最小化投资路径的结构,发现直接路径和税收最小化路径的外国税率之差(即协定滥用率)平均约为 3.66 个百分点。vant Riet 和Lejour(2018)在此基础上关注了母国税收,进一步研究了协定滥用可能导致 FDI 转移的程度以及降低股息分配汇回税率的程度。他们发现,直接路线与最优路线的税收成本之差产生了协定滥用收益,这会使跨国公司的税收负担平均降低 6%。此外,他们还计算了各国在网
16、络中的中间中心度,确定了在协定滥用中发挥重要作用的核心管道国家。但 Petkova et al.(2020)认为,上述研究只分析了单一年份的税收协定网络,忽略了随时间推移的变化情况,且在估计税收最小化投资路线时低估或高估了滥用协定的可能性。他们采用不同方法,以 20052012 年 138 个国家为样本,研究两国间税收成本以及各种可能组合的最短税收距离。研究表明,若税收协定为投资者提供了优于国内法条件的财务优势,降低现有全球税收协定网络的税收负担,则 FDI 会增加;不提供这种优势的税收协定对 FDI 没有影响。上述成果主要结合 FDI 对税收协定网络进行研究,然而 FDI 数据未能揭示跨国公
17、司的实际所有权结构。事实上,当跨国公司通过直接所有权链条无法实现税收最小化目标时,可能会选择与税收协定优惠国家的外国股权控股公司建立间接所有权链条。Hong(2022)在前期工作的基础上,将跨国公司的所有权数据、会计数据与税收协定网络变量相结合,研究税收协定网络、跨国所有权链和有效税率之间的关系,揭示了跨国公司在滥用税收协定时的投资路线。研究发现,跨国公司现实中建立的直接或间接所有权链条与网络中的税收最小化路线一致,说明跨国公司会通过与外国股权控股公司建立所有权链条的方式降低有效税率。为了进一步分析管道公司的位置和部门,Nakamoto et al.(2020)构建了多层网络,其中第一层是由公
18、司节点、持股关系、持股比例等构成的所有权网络,第二层是由管辖区节点、股息支付关系、股息预提税等构成的预提税网络,公司节点依据其所处的位置连接到管辖区节点,构成层间联系。据此他们提出多层中心度的概念,发现金融保险、批发零售等行业的企业可能是在税收协定滥用中发挥重要作用的管道企业。由于发展中国家的税收收入受到协定滥用等避税行为的严重损害,他们建议发展中国家在缔结税收协定时,特别是与多层中心度较高的发达国家的税收协定中,制定一项侧重于这些特定行业的条款以保证税收收入。2.研究国际税收治理体系的无权税收协定网络部分文献通过研究税收协定网络的演变,以全新视角诠释和理解国际税收治理体系。马海涛 等(202
19、2)认为,各国间双边税收协定构成的全球税收协定网络是国际税收治理体系运转的基础。他们认为,根据世界体系理论,世界可划分为核心区、边缘区和半边缘区“三个地带”,核心区国家通过与边缘区签署大量双边税收协定维护自身利益,因此国际税收治理体系呈现出与世界体系相对应的“核心边缘”结构,据此可从政治经济学角度构建国际税收治理的全新分析框架。马海涛 等(2023)在前期成果的基础上,还对全球税收协定网络的演进作了进一步分析,发现“强者愈强”44 的累积优势和“能者居上”的吸引力是促使网络形成的两大内在机制,各国经济及地理特征是网络形成的重要影响因素,其中经济特征的影响日益增强。(二)避税、逃税与税收遵从1.
20、董事会连锁、税务筹划与避税近年来,借助社会网络分析讨论董事会连锁网络的研究颇为丰富。连锁董事网络使董事们不仅能够收集关于公司战略、行业趋势和宏观经济发展的信息,还能够掌握其他公司高管薪酬和管理层空缺的动态信息(Renneboog 和 Zhao,2014)。因此,学者们就连锁董事网络对高管薪酬方案设计及公司价值和绩效等问题产生的影响进行了研究,以期改善公司治理水平。当前,对董事会连锁网络的关注逐渐延伸至税收领域,部分学者以董事会成员的连锁关系表示公司间的联系,构建不同层次的网络,研究了网络关系对避税的影响。Brown 和 Drake(2014)认为避税策略信息和经验可通过公司的社会网络联系在公司
21、间共享,依据 19962009 年美国注册公司数据及董事会成员信息,确定了每三年期间的董事会连锁关系。研究表明,网络联系有助于解释避税,拥有更多低税网络联系的公司更倾向于采取避税行为。Lismont et al.(2018)将社会网络与机器学习技术相结合,以公司特征数据、避税数据及董事会成员数据构建网络预测避税行为。他们发现,考虑网络效应显著提高了避税预测模型的预测能力,说明董事会成员可以跨公司传播专业知识。进一步研究发现,董事会成员所关联公司的平均税率越高,其所在公司成为低税公司的可能性就越低;另一方面,与更多低税公司有联系会增加董事会成员所在公司低税的可能性。王营(2021)研究了我国的情
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